論文の概要: Categorical exploratory data analysis on goodness-of-fit issues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09682v2
• Date: Fri, 4 Dec 2020 01:41:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 20:53:11.756696
• Title: Categorical exploratory data analysis on goodness-of-fit issues
• Title（参考訳）: 適合性問題に関するカテゴリー探索データ分析
• Authors: Sabrina Enriquez, Fushing Hsieh
• Abstract要約: 我々はCategorical Exploratory Data Analysis (CEDA)と呼ばれるデータ分析パラダイムを活用することを提案する。 CEDAは、複数の重要な分散的な側面を通じて、各データがモデル形状に適合するか、どのように一致するかを明らかにします。 我々は,CEDAをデータサイエンス教育におけるデータ分析の第一の方法として活用することの利点を,グラフィック表示により明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6091702876917279
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: If the aphorism "All models are wrong"- George Box, continues to be true in data analysis, particularly when analyzing real-world data, then we should annotate this wisdom with visible and explainable data-driven patterns. Such annotations can critically shed invaluable light on validity as well as limitations of statistical modeling as a data analysis approach. In an effort to avoid holding our real data to potentially unattainable or even unrealistic theoretical structures, we propose to utilize the data analysis paradigm called Categorical Exploratory Data Analysis (CEDA). We illustrate the merits of this proposal with two real-world data sets from the perspective of goodness-of-fit. In both data sets, the Normal distribution's bell shape seemingly fits rather well by first glance. We apply CEDA to bring out where and how each data fits or deviates from the model shape via several important distributional aspects. We also demonstrate that CEDA affords a version of tree-based p-value, and compare it with p-values based on traditional statistical approaches. Along our data analysis, we invest computational efforts in making graphic display to illuminate the advantages of using CEDA as one primary way of data analysis in Data Science education.
• Abstract（参考訳）: ジョージ・ボックス(george box)は、データ分析において、特に現実世界のデータ分析において、引き続き真であり続けるならば、この知恵を可視で説明可能なデータ駆動型パターンで注釈すべきである。 このようなアノテーションは、データ分析アプローチとしての統計モデリングの限界だけでなく、妥当性にも価値ある光を当てることができる。 実データを潜在的に到達不能あるいは非現実的な理論構造に保持することを避けるため、我々はカテゴリ探索データ分析(ceda)と呼ばれるデータ分析パラダイムを活用すべきである。 本提案のメリットを,適合性の観点から,実世界の2つのデータセットを用いて説明する。 どちらのデータセットでも、通常の分布のベル形状は一見するとかなりよく合っているように見える。 CEDAを適用して、各データがモデル形状に適合するか、どのようにずれるのかを、いくつかの重要な分布面を通して明らかにする。 また、CEDA は木に基づく p-値のバージョンを利用できることを実証し、従来の統計的アプローチに基づく p-値と比較する。 データ分析とともに、データサイエンス教育におけるデータ分析の第一手段としてcedaを使用する利点を照らし出すために、グラフィックディスプレイの作成に計算の努力を注ぐ。

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